생성형 AI가 재정의하는 디지털 금융 생태계

생성형 AI가 재정의하는 디지털 금융 생태계

  금융 산업은 오랜 시간 동안 보수적인 규제와 복잡한 시스템 구조로 인해 디지털 전환의 속도가 더딘 분야로 인식되어 왔습니다. 그러나 최근 들어, 그 인식이 빠르게 바뀌고 있습니다. 생성형 AI의 등장이 금융 산업의 디지털 전환을 가속화시키고 있기 때문입니다.

  단순히 기존 데이터를 분석하는 데 그쳤던 전통적 AI와 달리, 생성형 AI는 자연어 이해와 생성, 요약, 분류, 예측 등 다양한 기능을 통해 금융 소비자와의 상호작용 방식 자체를 혁신하고 있습니다. 챗봇을 넘어, 실제 상담 업무, 금융 정보 요약, 투자 전략 제안까지 AI가 맡는 시대가 도래한 것입니다.

  이러한 변화에 발맞춰 금융회사들은 더 이상 기술 도입을 미룰 수 없습니다. 동시에 보안, 규제, 신뢰성이라는 까다로운 조건 속에서도 AI를 안전하게 활용할 수 있는 제도적 기반과 실질적인 인프라가 요구되고 있습니다.

  이에 국내 금융당국은 제도 개선을 통해 AI 활용의 문을 열고, 금융회사들은 새로운 기술을 접목한 서비스를 앞다퉈 선보이고 있습니다. 이제, 우리는 금융과 AI의 만남이 단순한 기술 도입을 넘어 산업의 판을 바꾸는 흐름이라는 점에 주목해야 합니다.

 

 

금융위원회의 전략: Two-Track 체계와 AI 플랫폼 구축

  최근 생성형 AI 기술이 금융 산업에 본격적으로 도입되면서, 업계 현장에서는 기술에 대한 기대감만큼이나 실질적인 어려움 또한 제기되고 있습니다. 특히 국내 금융회사의 경우, 엄격한 망분리 규제 환경 속에서 업무가 운영되고 있어 클라우드 기반의 상용 AI를 실무에 적용하기엔 많은 제약이 있었습니다. 이러한 구조적 제약은 기술 도입의 장애물로 작용하며, 금융권의 디지털 전환 속도를 더디게 만드는 주요 원인으로 꼽혀 왔습니다.

  이 같은 문제를 해소하고자 금융위원회는 2024년 12월, 생성형 AI의 금융권 도입을 제도적으로 뒷받침하기 위한 「금융권 생성형 AI 활용 지원 방안」을 발표하였습니다. 이 정책의 핵심은 바로 ‘이원(Two-Track) AI 활용 체계’ 도입에 있습니다.

 

 

AI 도입을 위한 제도적 유연성: Two-Track 체계

  Two-Track 체계는 금융회사가 AI를 도입할 때, 업무 목적과 보안 수준에 따라 상용 AI와 오픈소스 AI를 선택해 활용할 수 있도록 한 제도적 방식입니다. 상용 AI는 망분리 규제에 대한 샌드박스 적용으로 점차 활용이 확대될 것으로 보이지만, 오픈소스 AI는 다양한 모델 중에서 업무에 맞는 성능과 안정성을 직접 검토하고 선택해야 한다는 한계가 있습니다. 다만, 오픈소스 AI는 내부망에 비교적 손쉽게 구축하고 활용할 수 있어, 두 방식을 함께 운용하는 방향도 검토되고 있습니다.

  이 체계의 도입을 통해 금융회사는 기술의 효율성과 데이터 보안이라는 두 요소를 균형 있게 고려하여 AI를 도입할 수 있게 되었습니다. 이전보다 훨씬 실질적인 활용이 가능해졌다는 점에서 업계의 반응도 긍정적입니다.

 

 

실질적 도입을 위한 기반 구축: 금융권 AI 플랫폼

  금융위원회는 제도적 유연성에 그치지 않고, 금융회사가 AI를 안정적으로 도입하고 운영할 수 있도록 실질적인 기반 인프라를 함께 마련하고 있습니다. 바로 금융권 전용 AI 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 2025년 상반기까지 구축될 예정이며, 금융회사의 AI 모델 실험과 도입을 체계적으로 지원하게 됩니다.

  금융위원회는 업권별 전문가 그룹을 통해 금융 업무에 적합한 오픈소스 AI 모델과 학습 데이터를 선별하여 제공합니다. 또한, 각 금융회사가 자사 서비스에 적합한 AI 모델을 실험해볼 수 있도록 기능 검증(PoC) 환경도 제공할 계획입니다. 특히 금융보안원의 보안망을 활용해 해당 플랫폼과 금융회사 내부망 간의 안전한 연계를 가능하게 하여, AI 모델과 데이터를 내부에서 직접 활용할 수 있도록 인프라를 구축하고 있습니다.

  이러한 기반이 마련되면, 금융회사는 AI 시스템을 자체적으로 구축할 때 발생하는 비용과 리스크를 크게 줄일 수 있으며, AI 도입의 진입장벽도 한층 낮아질 것으로 기대됩니다.

  무엇보다 금융위원회는 생성형 AI의 성능과 신뢰도를 높이기 위해, 학습 기반이 되는 금융 특화 한글 말뭉치를 구축하여 2025년부터 단계적으로 제공할 예정입니다. 이는 검색 기반 응답 생성, 추가 학습, 성능 및 윤리 평가 등에 다양하게 활용될 수 있습니다.

  또한, AI 기술을 보다 책임감 있게 활용할 수 있도록 기존의 가이드라인 역시 개정될 예정입니다. 경영진의 책임, 데이터의 신뢰성과 공정성, 소비자 보호, 보안 체계 강화 등 실질적인 실무 기준이 담긴 '금융 AI 7대 원칙'이 새롭게 제시될 계획입니다.

  금융위원회의 이번 지원 방안은 규제 유연성을 넘어, 금융권이 생성형 AI를 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 제도와 인프라를 입체적으로 마련하고 있다는 점에서 매우 의미 있는 전환점이라고 할 수 있습니다.

 

 

금융사의 생성형 AI 활용 사례

  금융위원회의 제도적 기반 마련 이후, 금융회사들은 앞다투어 생성형 AI 기술을 실무에 접목하고 있습니다. 특히 2024년 11월에는 총 9개 금융회사의 10건 서비스가 금융위원회로부터 ‘혁신금융서비스’로 지정되면서, 생성형 AI 도입이 규제 샌드박스 안에서 본격적으로 움직이기 시작했습니다.

  지정된 서비스는 은행, 증권, 보험, 카드 등 다양한 업권에서 출발했으며, 그 활용 방식도 각기 다릅니다. 예를 들어, 신한은행은 자연어 기반의 AI 은행원을 통해 금융 상담과 외국어 번역 서비스를 제공하고 있으며, 고객의 질문에 대해 뉴스 요약이나 시장 흐름 정보를 자연스럽게 전달하는 투자 Q&A 시스템도 함께 운영하고 있습니다.

  KB은행은 생성형 AI를 활용한 금융 상담 에이전트를 개발하여, 고객의 질의에 대해 더 친화적인 방식으로 상담을 제공하는 서비스를 도입했습니다. 이는 단순히 자동응답 수준의 챗봇을 넘어서, 문맥을 이해하고 대화를 이어갈 수 있는 AI형 가상 상담사에 가까운 형태로 발전하고 있습니다.

  한편, 카카오뱅크는 생성형 AI를 기반으로 한 대화형 금융 계산기를 출시하여, 고객이 이자율이나 환율 계산과 같은 복잡한 금융 정보를 자연어로 문의하면 AI가 계산 결과를 바로 제공하는 서비스를 구현하였습니다. 이는 특히 디지털 금융을 더 직관적으로 이용하고자 하는 MZ세대에게 긍정적인 반응을 얻고 있습니다.

  증권사와 보험사에서도 AI 도입이 활발하게 이뤄지고 있습니다. NH투자증권은 생성형 AI를 활용해 실시간으로 시장 시황 정보를 요약해주는 서비스를 선보였고, KB증권은 외환, 자산관리 등 다양한 기능을 통합한 대화형 금융 플랫폼을 구축하였습니다. 보험업권에서는 한화생명이 생성형 AI를 활용해 설계사에게 고객 맞춤형 화법을 훈련할 수 있도록 지원하는 솔루션을 개발했고, 교보생명은 AI가 보장 분석 보고서를 기반으로 설계사에게 맞춤형 설명 스크립트를 제공하는 시스템을 도입했습니다.

  이러한 사례들은 단순히 기술 시연에 머무르지 않고, 실제 고객 서비스로 빠르게 확장되고 있다는 점에서 의미가 큽니다. 더불어 각 업권별로 생성형 AI가 어떻게 다른 방식으로 적용될 수 있는지를 보여주는 좋은 참고 모델이 되고 있으며, 금융 소비자와의 접점을 보다 정교하고 유연하게 설계할 수 있는 가능성을 증명하고 있습니다.

  무엇보다 중요한 점은, 이들 서비스가 대부분 금융위원회가 마련한 규제 특례를 기반으로 클라우드 기반 AI와 내부망 AI를 함께 활용하고 있다는 점입니다. 즉, 제도적 기반 위에 실무 현장이 빠르게 반응하며, AI 도입이 금융 산업 전반의 흐름으로 자리잡고 있음을 확인할 수 있습니다.

 

 

글로벌 규제 흐름과 국내 금융산업의 대응 과제

  생성형 AI의 확산 속도에 맞춰, 세계 각국의 금융당국은 AI 기술이 시장에 미치는 영향을 분석하고, 그 활용 기준을 제시하는 다양한 가이드라인을 마련해 왔습니다. 유럽연합은 AI Act를 통해 법적 구속력을 가진 규범을 준비하고 있으며, 미국, 영국, 싱가포르, 캐나다 등도 각각의 금융 환경에 맞는 AI 규제 원칙을 세우고 실무 적용에 나서고 있습니다.

  자본시장연구원의 발표에 따르면, 2024년 1분기 기준 OECD 32개국이 금융권에서 AI를 활용할 수 있도록 가이드라인을 제정했으며, 그 공통된 핵심 요소는 투명성, 공정성, 책임성, 데이터 보호, 설명 가능성 등으로 요약됩니다. 이들은 모두 AI의 생애주기 전반에서 리스크를 사전에 식별하고 제어할 수 있도록 설계된 규범들입니다.

  국제적인 이러한 흐름에 발맞춰, 국내 금융당국 역시 제도적 정비에 속도를 내고 있습니다. 금융위원회는 지금까지 운영해 온 금융분야 AI 운영 가이드라인(2021), AI 개발·활용 안내서(2022), 금융보안원의 AI 보안 가이드라인(2023)을 통합하고, 2025년부터 적용될 새로운 가이드라인 개정을 추진 중입니다. 특히 이번 개정은 단순한 기술 활용 지침을 넘어, 금융사의 AI 활용이 조직적·윤리적·책임감 있게 이뤄질 수 있도록 방향성을 재설정한다는 점에서 의미가 큽니다.

  개정될 가이드라인에는 ‘금융 AI 7대 원칙’이 핵심으로 제시될 예정입니다. 이 원칙은 다음과 같은 내용을 포함합니다.

  이러한 원칙들은 단순한 기술 운용 매뉴얼을 넘어, 금융사가 AI 기술을 내재화하는 전 과정에서 조직 문화와 시스템 수준의 기준을 정립하겠다는 금융당국의 의지를 반영하고 있습니다.

  결과적으로, 국내 금융 산업은 이제 단순히 AI를 도입하는 단계를 넘어, 그 기술을 어떻게 신뢰 가능하게 설계하고 운영할 것인가에 대한 전략적 고민의 단계로 진입하고 있습니다. 이는 기술의 발전과 함께 반드시 병행되어야 할 ‘규제 기반의 혁신’이라 할 수 있습니다.

 

#자료출처:  SK㈜ C&C(https://www.skax.co.kr/insight/trend/3276)